--- title: "Métodos de análise e IA | NAVtoBC.de" description: "Unir análise determinística de código e IA: afirmações com evidências, status de verificação e incertezas visíveis." url: https://navtobc.de/br/methoden language: pt-BR --- # Métodos de análise e IA TÉCNICAS & MÉTODOS APOIADOS POR IA ## Análise profunda de C/AL. Rastreável no resultado. Parser próprio, apoio direcionado de IA e cadeias de verificação obrigatórias: nossa abordagem de análise une achados técnicos à compreensão do negócio. ### Observação sobre a confiabilidade da análise **A IA comete erros.** Em uma análise, não é possível garantir completude nem ausência de erros – nem mesmo em um trabalho puramente manual. O objetivo é uma **base de trabalho suficientemente fundamentada para a sua migração**. Por isso, tornamos visíveis as incertezas e os pontos em aberto e verificamos os resultados em conjunto com as suas áreas de negócio. O CAMINHO DA ANÁLISE EM FILME 3D ### Do fluxo de dados à análise com IA. 60 segundos ![Filme 3D sobre dados, interfaces e análise com IA](https://navtobc.de/br/film/datenfluss-v1.webp) [Filme 3D sobre dados, interfaces e análise com IA](https://navtobc.de/br/film/navtobc-datenfluss-v1.mp4) Conectar interfaces, estruturar a base NAV, liberar dados e analisar e verificar achados com IA. Uma representação esquemática com dados de exemplo, sem som. [Abrir o player 3D interativo](https://navtobc.de/br/film/index.html) [Baixar o filme em MP4](https://navtobc.de/br/film/navtobc-datenfluss-v1.mp4) **As cinco cenas do filme em texto** 1. **00:00 · Interfaces.** Dados de EDI, loja virtual, SQL e C/AL fluem para a base NAV. 2. **00:12 · Processamento no NAV.** Código-fonte, tabelas e referências são registrados de forma estruturada. 3. **00:24 · Liberação de dados.** Valores substitutos consistentes preservam as relações entre as informações liberadas. 4. **00:34 · Análise com IA.** Papéis separados analisam e verificam evidências, contradições e questões em aberto. 5. **00:48 · Resultados.** Regras de negócio, base de conhecimento e cenário-alvo no BC tornam-se rastreáveis, com fontes e status de verificação. **Métodos em detalhe 8 métodos de análise e verificação** 01 ENTENDER O CÓDIGO ### Análise estática de código C/AL Um parser C/AL próprio identifica chamadas e referências no código-fonte do Navision fornecido. Disso resulta um grafo de chamadas/referências com precisão de função e linha, como base para a classificação apoiada por IA. **Procedimento em detalhe** Cada achado remete a objeto, função e linha na exportação liberada. Chamadas dinâmicas não resolvíveis, objetos ausentes e limites do parser são marcados de forma visível – e não apresentados como analisados com segurança. 02 DETERMINAR A RELEVÂNCIA ### Alcançabilidade a partir de lista de âncoras Análise de alcançabilidade a partir de uma lista de âncoras acordada com as áreas de negócio, em vez de eliminação iterativa. A partir de pontos de entrada conhecidos, as dependências são rastreadas. **Procedimento em detalhe** A lista de âncoras inclui, por exemplo, relatórios executados, filas de tarefas e chamadas externas. “Não alcançável a partir das âncoras registradas” não significa automaticamente “não utilizado”. Caminhos pouco claros continuam sujeitos a verificação. 03 COMPROVAR O USO ### Comprovação de uso por tabela Estatísticas de acesso SQL e indicadores agregados de volume de dados complementam a análise de código. O servidor de pseudonimização intermediário disponibiliza os resultados liberados – atualizados diariamente, quando a coleta e o processamento são diários. **Procedimento em detalhe** O momento da coleta, o período de observação e indícios de resets das estatísticas são registrados junto. O acesso SQL ocorre por meio do servidor intermediário; a IA recebe apenas resultados liberados. A ausência de acessos não comprova o não uso; o volume de dados e o contexto de negócio são avaliados separadamente. Em uma reimplementação, a comprovação de uso mostra quais tabelas e dados são candidatos à transferência. Versões mais antigas do NAV exportam texto no conjunto de caracteres do MS-DOS; por isso, os caracteres acentuados são verificados antes da transferência. 04 VERIFICAÇÃO CRUZADA ### Cadeias de verificação multiagente Papéis de agente separados para análise, verificação cruzada e consolidação. As afirmações são vinculadas às fontes; contradições e questões em aberto permanecem rastreáveis. [![Claude Code mostrando uma cadeia de verificação em andamento, com três agentes de IA trabalhando em paralelo e as fases Verify e Critique.](https://navtobc.de/claude-code-pruefkette.png) Abrir o exemplo em tamanho original](https://navtobc.de/claude-code-pruefkette.png) **Exemplo do Claude Code.** Três agentes de IA verificam em paralelo um inventário de ferramentas. Em seguida, está prevista uma verificação cruzada crítica. **Procedimento em detalhe** A verificação cruzada avalia evidências, cobertura e explicações alternativas. A concordância entre vários agentes, por si só, não comprova a correção. Aprovações pelas áreas de negócio e travas técnicas de verificação continuam necessárias. 05 VERIFICAR A QUALIDADE ### Autotestes, testes de mutação, somas de verificação Autotestes verificam os resultados esperados. Os testes de mutação alteram casos de teste de forma direcionada. Somas de verificação associam os achados de forma inequívoca às versões de artefatos verificadas. **Procedimento em detalhe** Os testes de mutação verificam se erros inseridos propositalmente são detectados. As somas de verificação servem para conferir versão e integridade; não comprovam a correção funcional nem a proteção de dados pessoais. Verificações com falha bloqueiam a liberação dos resultados. 06 APRENDER COM OS ERROS ### Processo obrigatório de aprendizado com erros Cada erro confirmado leva a uma análise de causa raiz, a um teste de regressão e a uma regra versionada. Regras ancoradas mecanicamente são verificadas de forma automatizada – e não apenas formuladas como recomendação. **Procedimento em detalhe** Um caso de erro só é encerrado após comprovação reproduzível, correção e teste de regressão bem-sucedido. Travas de verificação impedem a liberação em caso de violação de regras. A versão das regras e a responsabilidade são documentadas. 07 MELHORAR PONTOS FRACOS ### Tabelas SQL, CUs & Ports Pontos fracos identificados em tabelas SQL, Codeunits (CUs) e Dataports/XMLports são convertidos em propostas concretas de melhoria – com achado, prioridade e etapa de verificação. **Procedimento em detalhe** São examinados, por exemplo, padrões de acesso incomuns, lógica redundante e validações de importação insuficientes. Suposições sobre desempenho permanecem hipóteses até serem medidas. Alterações no sistema de produção não são feitas automaticamente. 08 PRESERVAR O CONHECIMENTO DO NEGÓCIO ### Extração de regras de negócio Regras de negócio como conjunto de regras em JSON legível por máquina e como grafos: com condições, ações, dependências, referências às fontes e status de verificação funcional. **Procedimento em detalhe** As regras recebem IDs estáveis e referências a função e linha na exportação liberada. Regras confirmadas alimentam a base de conhecimento e a análise de lacunas (fit-gap) para o Business Central. Informações ausentes e premissas não comprovadas continuam sinalizadas. ### Perguntas detalhadas **Como surge uma comprovação de uso atualizada diariamente? +** O servidor intermediário lê as estatísticas de acesso SQL e os indicadores de volume de dados acordados. Antes do repasse, os valores identificadores são substituídos por valores substitutos consistentes. A atualização diária pressupõe coleta diária e processamento bem-sucedido; a data de referência dos dados e a janela de observação são informadas. Os contadores de uso do SQL podem, por exemplo, ser zerados após uma reinicialização do servidor. Por isso, a ausência de sinais de acesso não comprova o não uso; da mesma forma, a mera existência de dados não comprova um processo de negócio ativo. **Por que vocês analisam a alcançabilidade a partir de uma lista de âncoras?+** Começamos por pontos de entrada acordados com as áreas de negócio e, a partir deles, rastreamos as relações de chamada e referência. Isso substitui a eliminação puramente iterativa de objetos aparentemente não utilizados. Listas de âncoras incompletas, chamadas dinâmicas e exportações ausentes são marcadas explicitamente como limitações. A análise não exclui objetos nem substitui a decisão de negócio sobre a desativação. **Quais regras de negócio recebemos em JSON e como grafos?+** O resultado previsto contém, para cada regra de negócio extraída, um ID, condições, ações, dependências e referências às fontes, com objeto, função e linha. Um grafo de regras mostra as relações. O status de verificação e as premissas em aberto são preservados; somente a confirmação pela área de negócio transforma um rascunho de regra em uma base de conhecimento aprovada. **O que significa um processo de aprendizado com erros ancorado mecanicamente?+** Erros confirmados são documentados como casos reproduzíveis e cobertos por testes de regressão e por regras de verificação versionadas. Essas regras são controladas de forma automatizada e podem bloquear uma liberação. Uma simples instrução adicional a um agente de IA não é suficiente para isso. **Como o Claude e o ChatGPT são integrados a fluxos automatizados?+** O uso do ChatGPT e uma integração via API da OpenAI devem ser considerados separadamente. Para cadeias de verificação automatizadas, uma conexão via API da OpenAI ou API do Claude é configurada especificamente para cada projeto. Uma assinatura do ChatGPT não substitui a cobrança separada da API. [OpenAI: ChatGPT e API separados ↗](https://help.openai.com/en/articles/8156019-how-can-i-move-my-chatgpt-subscription-to-the-api) · [Anthropic: Claude API ↗](https://platform.claude.com/docs/en/api/overview) NOSSO PADRÃO DE QUALIDADE Cada afirmação com evidência. **Cada incerteza visível.** A análise determinística de código e a IA se complementam. O que as fontes não comprovam é indicado como em aberto e esclarecido com as suas áreas de negócio. [Discutir a análise](https://navtobc.de/br/kontakt) Os procedimentos unem achados técnicos à verificação pelas áreas de negócio e a uma documentação rastreável.